Kafka 批量发送失败时，可以采取以下几种策略来处理：
重试机制：在发送失败时，可以使用重试机制来尝试重新发送消息。可以设置一个重试次数，当达到最大重试次数后，将失败的消息记录到日志中或者发送到死信队列，以便后续处理。
幂等性处理：确保批量发送的消息具有幂等性，即使消息被多次发送，最终的结果也是一致的。这可以通过在消费者端实现去重逻辑或者在生产者端为每个消息分配一个唯一ID来实现。
批量大小调整：根据实际发送失败的情况，可以动态调整批量大小。例如，如果连续多次发送失败，可以减小批量大小，以降低单次发送失败的影响。
错误处理和报警：在发送失败时，可以对错误进行分类处理，对于严重的错误，可以触发报警通知相关人员及时处理。
优化生产者配置：根据实际需求调整生产者的配置参数，例如增加超时时间、调整压缩类型等，以提高批量发送的成功率。
使用死信队列：将发送失败的消息发送到死信队列，以便后续进行单独处理。这可以帮助你更好地了解发送失败的原因，并采取相应的措施进行优化。
总之，处理 Kafka 批量发送失败的关键在于合理地设计重试策略、保证幂等性、调整批量大小、优化生产者配置、处理错误和报警以及使用死信队列。这样可以降低发送失败的影响，提高系统的稳定性和可靠性。